opencv自带一个字符识别的例子,它的重点不是OCR字符识别,而主要是演示机器学习的应用.它应用的是UCI提供的字符数据(特征数据). DAMILES在网上发布了一个应用OpenCV进行OCR的例子, http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/. 这些例子都只能用于学习OpenCV或熟悉OCR的简单流程,因为它们与当前比较专业的OCR引擎的识别率相去甚远. 这里写下OpenCV下OCR的流程: 1. 特征提取 2. 训练 3. 识别

opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别 选择题基本上只需要识别ABCD和空五个内容,理论上应该识别率比较高的,识别代码参考了网上搜索的代码,因为参考的网址比较多,现在也弄不清是参考何处的代码了,在这里就不一一感谢了. 基本步骤: 一,识别函数接受一般64X64的灰度图像; 二,二值化并反色为黑底白字; 三,找出字符的最小包围矩形,并大小归一化为32X32; 四,计算图像的HOG特征; 五,用SVM分类器对HOG特征进行识别,从而确定当前图像属于ABCD还是空白; 整个识别代码还是比较简单的

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统

目录 1. USB摄像头取图 2. 图像预处理:获取屏幕ROI 2.1. 分离提取屏幕区域 2.2. 计算屏幕区域的旋转角度 2.3. 裁剪屏幕区域 2.4. 旋转图像至正向视角 2.5. 提取文字图像 2.6. 封装上述过程 3. 字符分割,获取单个字符的图像 4. 模板匹配:确定字符内容 4.1. make_template 4.2. 模板修复 4.3. 重新加载模板数据 4.4. 模板匹配 1. USB摄像头取图 由于分辨率越高,处理的像素就越多,导致分析图像的时间变长,这里,我们设定摄像

另外一篇文章地址:这个比较详细,但是程序略显简单,现在这个程序是比较复杂的 http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/17091901 整个项目下载地址: http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/8244549 实现效果: Finger.h #ifndef __TOUCHSCREEN_FINGER__ #define __TOUCHSCREEN_FINGER__ #include <cxc

本文使用OpenCV2.48在win10平台下操作. 一,关于OpenCV OpenCV是开源C++计算机可视化处理库,它集成了很多计算机图形图像处理的功能.还有机器学习,字符识别,人脸识别,物体检测等许多算法.作为一名计算机专业的学生,不管是不是VR方向,熟练使用OpenCV是必备技能. OpenCV支持多种语言,原生支持C++,还支持Java,Python.但是Java版的OpenCV相当难用,不仅仅是API设计的难用不灵活,而且还缺少OpenCV中的一些不太成熟的库,比如图片拼接库Stit

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多,      另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先.      标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++>      太杂,虽然现在流行长标题,还是简化

1. 关于OpenCV进阶之路 前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章,主要内容是面向OpenCV初学者,介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法,相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释,当时自己也是边学边写,权当为一种笔记的形式,所以难免有浅尝辄止的感觉,现在回头看来,很多地方描述上都存在不足,以后有时间,我会重新考虑每一篇文章,让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些. OpenCV进阶之路相比于成长系列,不会有太多的基础函数的介绍,相对来说会更偏向于工程实践

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

OpenCV精华收藏 SkySeraph Dec.29th 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.29th 2010 HQU OpenCV 2.0 & 2.1 源代码的 chm 文档 双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(一)图像获取与单目定标 一个人脸-人眼检测例程,大家可以参考参考 人脸表情识别的C++语言实现(基于OpenCV) 好久没来,送个礼---opencv2.1

​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

前言 学习了很长一段时间了,需要沉淀下,而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西,同时也是一个学习的过程. 概述     OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算

一.K近邻 有两个类,红色.蓝色.我将红色点标记为0,蓝色点标记为1.还要创建25个训练数据,把它们分别标记为0或者1.Numpy中随机数产生器可以帮助我们完成这个任务 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 包含25个已知/训练数据的(x,y)值的特征集 trainData = np.random.randint(, , (, )).astype(np.float32) # 用数字0和1分别标记红色和蓝色

在上一篇文章的介绍中,我们已经通过相应的字符分割方法,将车牌区域进行分割,得到7个分割字符图块,接下来要做的就是将字符图块放入训练好的神经网络模型,通过模型来预测每个图块所表示的具体字符.神经网络的介绍和训练过程我们将在下一节中具体介绍,本节主要介绍字符特征的提取,和如何通过训练好的神经网络模型来进行字符的识别. 字符识别主要是通过 类CharsIdentify 来进行,对于中文字符和非中文字符,分别采取了不同的策略,训练得到的ANN模型也不一样,中文字符的识别主要使用 identifyChin

初学Python.Opencv,想用它做个实例解决车牌号检测. 车牌号检测需要分为四个部分:1.车辆图像获取.2.车牌定位.3.车牌字符分割和4.车牌字符识别 在百度查到了车牌识别部分车牌定位和车牌字符分割,先介绍车牌定位部分 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌部分,将其他部分均变为黑色背景.这里我采用cv2.gra

在今天的博文中,我将演示如何使用模板匹配作为OCR的一种形式来帮助我们创建一个自动识别信用卡并从图像中提取相关信用卡数位的解决方案. 今天的博文分为三部分. 在第一部分中,我们将讨论OCR-A字体,这是一种专门用于辅助光学字符识别算法的字体. 然后,我们将设计一个计算机视觉和图像处理算法,可以: 本地化信用卡上四位数字的四组.        提取这四个组中的每一个,然后单独分割十六个数字中的每一个.     通过使用模板匹配和OCR-A字体识别十六张信用卡数字中的每一个. 最后,我们将看一些将我

最近在复习OPENCV的知识,学习caffe的深度神经网络,正好想起以前做过的车牌识别项目,可以拿出来研究下 以前的环境是VS2013和OpenCV2.4.9,感觉OpenCV2.4.9是个经典版本啊!不过要使用caffe模型的话,还是要最新的OpenCV3.3更合适! 一.车牌图片库 以前也是网上下的,如果找不到的小伙伴可以从我这儿下: 链接:http://pan.baidu.com/s/1hrQF92G 密码:43jl 里面有数字 “0-9”,字母“A-Z”的训练图片各50张. 测试车牌图片

转载自-柳如风-http://www.cnblogs.com/rongfangliu/p/opencvlink.html [收藏夹整理]OpenCV部分   OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6979806 尽管之前写过一篇关于OpenCV的介绍(http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/5822149),但依然有朋友对其不甚了解.所以,经常能碰到有人问我诸如以下一些问题:OpenCV能不能实现人脸识别?OpenCV有没有车辆检测的API?OpenCV有没有三维重建的函数?面对这样的问题,我也很困惑.到底该如何给他们解释,才能让它